Transcript Análisis desenlaces continuos

Análisis de desenlaces
continuos
Pasos de una
revisión sistemática Cochrane
1. Formular la pregunta
2. Planificar los criterios de elegibilidad
3. Planificar la metodología
4. Buscar los estudios
5. Aplicar los criterios de elegibilidad
6. Obtener los datos
7. Evaluar el riesgo de sesgo de los estudios
8. Analizar y presentar los resultados
9. Interpretar los resultados y obtener conclusiones
10. Mejorar y actualizar la revisión
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Study level
↓
Study A
Outcome data
Effect measure
Study B
Outcome data
Effect measure
Review level
↓
Effect measure
Study C
Outcome data
Effect measure
Study D
Outcome data
Effect measure
Source: Jo McKenzie & Miranda Cumpston
cochrane training
Índice de la sesión
• Medidas del efecto para desenlaces continuos
• Obtención de datos para desenlaces continuos
Ver capítulos 7 a 9 del Cochrane Handbook
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¿Qué son desenlaces continuos?
• Pueden tomar cualquier valor dentro de un rango
especificado
• Los intervalos entre valores son equidistantes
• Por ejemplo: altura, peso
• Una persona puede tener 178,35627 cm de altura
• La distancia entre 1 y 2 cm es la misma que entre 171 y
172 cm
• Otras escalas numéricas son evaluadas frecuentemente
como continuas
• Por ejemplo: calidad de vida, dolor, depresión
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Expresar los desenlaces continuos
• Dos componentes
• Valor medio
• Medida de variación
Escala de
Irritabiliad
Media
DE
N
Cafeina
20
9.1
65
Descaf
33
8.6
67
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Desviaciones estándar
Participantes
m = 10
de = 1
Puntuaciones
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Desviaciones estándar
Participantes
m = 10
de = 3
Puntuaciones
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Desviaciones estándar
Participantes
m = 10
de = 5
Puntuaciones
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Comparación de dos grupos
• Medida del efecto
• Diferencia de medias (DM)
• Diferencia de medias estandarizada (DME) (tamaño del
efecto)
• Todas las estimaciones tienen incertidumbre y deben
presentarse con un intervalo de confianza
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Diferencia de medias
• Cuando todos los estudios utilizan la misma escala de
medida
Escala de
irritabilidad
Media
DE
N
Cafeina
20
9.1
65
Descaf
33
8.6
67
• Diferencia de medias= media de intervención–media del control
= 20 – 33
= -13 puntos
Cuando la diferencia de medias = 0, no hay diferencias entre grupos
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Interpretación de la diferencia de medias
• ¿Cómo debemos interpretar una puntuación de -13?
• Depende de:
•
•
•
•
Dirección de la escala
Longitud de la escala
Mínima diferencia importante
Buen o mal resultado
Más alto = Más irritable
0-50
5
Malo
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Expresándolo en palabras
• Diferencia de medias -13
• En promedio, los participantes con la intervención
puntuaron 13 puntos menos en la escala de irritabilidad
• En promedio, la intervención redujo la irritabilidad en 13
puntos de la escala de irritabilidad
O para un aumento:
• Diferencia de medias 13
• En promedio, los participantes con la intervención
puntuaron 13 puntos más en la escala de irritabilidad
• En promedio, la intervención aumentó la irritabilidad en 13
puntos de la escala de irritabilidad
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Nivel estudio
↓
Estudio A
resultados
Effect
measure
kg 1
Escala
Estudio B
resultados
g 2
Effect
Escala
measure
Estudio C
resultados
Estudio D
resultados
Effect
measure
lb 1
Escala
Nivel Revisión
↓
Medida del
efecto
g 3
Escala
Effect
measure
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Diferencia de medias estandarizada (DME)
• Cuando se utilizan distintas escalas para medir la misma
variable resultado
• La DME estandariza los resultados
• Unidades de desviación estándar
• No corrige el sentido: puede ser necesario multiplicar por -1
DME = media del grupo intervención – media del grupo control
desviación estándar de los resultados de ambos grupos
Cuando la diferencia de las medias = 0, no hay diferencia entre los grupos
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Interpretación de la
diferencia de medias estandarizada
Escala de
irritabilidad
Cafeína
Descaf
Media
DE
N
20
9,1
65
33
8,6
DM
DME
-13
-1,5
67
• ¿Cómo se interpreta una puntuación de -1,5?
• Comparado con las DEs disponibles...
• ¿es probable que el estudio tenga una alta o baja
variabilidad?
• Para facilitar la interpretación– en el informe se pueden
convertir los resultados a una escala específica
• Depende de los mismos factores que la diferencia de
medias
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Datos con distribución normal
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Datos asimétricos
• Indicios de asimetría
• Datos publicados como media geométrica o mediana, rango
intercuartílico
• Gran DE en relación a la media
• cuando 2 x DE > distancia entre la media observada y la
mayor/menor puntuación posibles
• Manejo de la asimetría
• Obtener asesoramiento estadístico previo al análisis
• Puede que no sea necesario hacer nada
• Algunas acciones posibles son el análisis de la sensibilidad sin
incluir los estudios asimétricos, la transformación logarítmica u
otros
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Índice de la sesión
• Medidas del efecto para desenlaces continuos
• Obtención de datos para desenlaces continuos
Ver capítulos 7 a 9 del Cochrane Handbook
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Recogida de datos
• Se necesitan 6 valores para un metanálisis
Media
DE
N
Intervención
20
9,1
65
Control
33
8,6
67
Procurar recoger el número real medido
para cada desenlace en cada momento
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Medidas post-intervención
vs cambio desde el valor basal
Grupo control
Medida basal
m(de)
Grupo intervención
Medida Basal
m(de)
Cambio m(de)
DM
Cambio m(de)
Post
m(de)
DM
Post
m(de)
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Cambio desde el valor basal
• Puede aumentar o disminuir la precisión
• Disminuye la variabilidad entre individuos
• Aumenta el error en el caso de medidas imprecisas o inestables
• La regresión (ANCOVA) es mejor para ajustar por valores basales
• Trabajar con los datos presentados en los estudios incluidos:
• Se puede utilizar las diferencias post-intervención o con las
puntuaciones de cambio
• Se puede utilizar una combinación (sólo para DM, no para DME)
• Si es posible, preferible ser consistente
• Evite el informe selectivo de resultados
• Las puntuación de cambio requiere la DE del cambio
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También se pueden utilizar otros formatos
• Otros estadísticos además de la media y la DE
• P.e. error estándar, intervalo de confianza, valor P, valor t,
mediana, rango intercuartílico
• Aclarar con el autor si no claro
• A menudo se puede calcular o estimar la media y la DE
• Estimación del efecto combinado
• Por ej. DM, ANCOVA, razón de medias, razón de medias
geométricas
• Puede incluirse en el metanálisis utilizando el método
genérico del inverso de la varianza
• Requiere de una medida de la varianza (p.e. EE, IC 95%)
ver Sección 7.7.3 del Cochrane Handbook cochrane training
Calculadora RevMan
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¿Qué hay que incluir en el protocolo?
• Medida(s) del efecto a emplear con datos continuos
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Ideas clave
• La diferencia de medias y la diferencia de medias
estandarizadas comparan medidas continuas entre dos
grupos
• Para un análisis básico de datos continuos es necesaria la
media, la DE y el número de participantes por grupo
• Pueden combinarse en el análisis las puntuaciones postintervención con las puntuaciones de cambio
• Frecuentemente, los estadísticos necesarios pueden
calcularse a partir de los datos informados
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Bibliografía
•
Higgins JPT, Deeks JJ (editors). Chapter 7: Selecting studies and collecting data. In:
Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook for Systematic Reviews of
Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The Cochrane Collaboration,
2011. Disponible en www.cochrane-handbook.org.
Deeks JJ, Higgins JPT, Altman DG (editors). Chapter 9: Analysing data and
undertaking meta-analyses. In: Higgins JPT, Green S (editors). Cochrane Handbook
for Systematic Reviews of Interventions Version 5.1.0 [updated March 2011]. The
Cochrane Collaboration, 2011. Disponible en www.cochrane-handbook.org.
•
Agradecimientos
•
•
Compilado por Miranda Cumpston. Basado en el material del Australasian
Cochrane Centre, el UK Cochrane Centre y el Cochrane Statistical Methods Group.
Aprobado por el Cochrane Methods Board
Traducido por Teresa Sanz, Ricardo Rodríguez y Jesús López-Alcalde
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